Marcin BERNAŚ, Marcin DĄBKOWSKI - Scientific Journal of Silesian

Marcin BERNAŚ, Marcin DĄBKOWSKI - Scientific Journal of Silesian

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ
Seria: TRANSPORT z. 70
2011
Nr kol. 1835
Marcin BERNAŚ, Marcin DĄBKOWSKI
ROZWIĄZANIA PROGRAMOWO-SPRZĘTOWE DLA POPRAWY
BEZPIECZEŃSTWA TRANSPORTU DROGOWEGO
Streszczenie. Artykuł przedstawia opis rozwiązań sprzętowych oraz standardów transmisji
wykorzystywanych w pojazdach do zwiększenia bezpieczeństwa ruchu. Druga część artykułu jest
poświęcona implementacji sprzętowo-programowej systemu monitorowania temperatury oraz
wilgotności panującej na zewnątrz pojazdów. Rozwiązania aktualnie stosowane w pojazdach
opierają pomiary wyłącznie na bieżącej wartości opisanych parametrów, najczęściej tylko
temperatury. Artykuł proponuje rozszerzanie pomiarów o wilgotność w ciągu sześciu godzin dla
dokładniejszej prognozy i uwzględnienia szybkozmiennych warunków pogodowych.
SOFTWARE AND HARDWARE SOLUTIONS TO IMPROVE TRAFFIC SAFETY
Summary. The paper presents the hardware solution description and protocols used in
automotive industry. Additionally, the paper proposes hardware-software model for black ice
detection by external temperature and humidity level measurement. The solutions, used nowadays,
are focusing mostly on current temperature reading. Paper proposes to extend the readings by
humidity level. Moreover, the histories of features values are created within last 6 hours to define
threats on road more precisely based on weather conditional variance.
1. WPROWADZENIE
Bezpieczeństwo w ruchu drogowym zależy od wielu czynników. Najważniejsze, które mogą
być wspierane przez systemy poprawy bezpieczeństwa pasywnego lub aktywnego, to:
 stan techniczny pojazdu – monitorowany serią takich czujników, jak: sondy lambda,
czujniki temperatury oraz ciśnienia oleju, detekcja zapiętych pasów, a także sprawności
poduszek powietrznych;
 czynnik ludzki – związany ze stanem psychofizycznym kierowcy (jest on w grupie
zainteresowania biometrii);
 czynniki zewnętrzne – w których skład wchodzą zagrożenia na drodze (detekcja pasów,
znaków, przeszkód) oraz detekcja zmiennych warunków pogodowych.
Zaprojektowanie urządzenia wbudowanego dla detekcji czynników zewnętrznych wymaga
zapoznania się z aktualnym stanem wiedzy w zakresie układów mikroprocesorowych,
wykorzystywanych sensorów oraz z podstawowymi standardami wymiany informacji pomiędzy
układami pojazdu.
M. Bernaś, M. Dąbkowski
12
1.1. Układy zarządzające systemami wbudowanymi
W systemach ostrzegania o niebezpieczeństwach najczęściej stosowane są mikrokontrolery
RISC [1] [2] dla prostych układów oraz układy typu ARM (ang. enchanced RISC) [3] [4] dla
systemów wymagających większej mocy obliczeniowej. Układy RISK oraz ARM przetwarzają
dane sekwencyjnie, a w zależności od wymagań, mogą pracować w zakresie częstotliwości od
8 MHz do 800 MHz. Do wiodących producentów możemy zaliczyć układy Atmel [5], Xilinx [6]
oraz Motoroli. Dodatkowymi atutami tych układów są wbudowane przetworniki A/C oraz wsparcie
dla różnych standardów wymiany: od RS232, przez I2C[5], do standardów wykorzystywanych w
pojazdach takich jak CAN czy MOST. Jednakże przy dużej liczbie informacji – a za taką możemy
uznać strumień video – wykorzystuje się układy FPGA, umożliwiające przetwarzanie równoległe
strumieni danych kosztem skomplikowanego opisu ich implementacji (język VHDL) [7].
1.2. Magistrale wymiany danych
W pojazdach wykorzystywanych jest wiele standardów wymiany informacji. Do
najpopularniejszych należą: CAN, LIN, Flex-Ray, MOST, FLASH oraz SAE J1850 [19].
Największym problemem przy ich wdrażaniu są różnice w implementacji poszczególnych
standardów, co powoduje, że każdy producent preferuje własne rozwiązania.
Magistrala CAN [20] charakteryzuje się dużą odpornością na zakłócenia oraz niezawodnością.
Wykorzystywana jest głównie do przesyłania sygnałów sterujących w samochodach oraz do celów
diagnostycznych, podobnie jak magistrala typu LIN. Do zastosowań multimedialnych często
stosowane są standardy MOST lub FlexRay [19]. Magistrala FlexRay to najnowszy standard,
zaprojektowany z myślą o stosowaniu w systemach automatycznego prowadzenia samochodu
(systemy: by-wire, steer-by-wire i break-by-wire). Jest to standard otwarty, wspierany przez
inżynierów z firm: BMW, Volkswagen, Daimler, General Motors oraz Bosch.
1.3. Czujniki wykorzystywane w pojazdach
Aktualnie wykorzystywane sensory monitorowania warunków zewnętrznych pojazdów
(Volkswagen, Toyota czy Mercedes) opierają się głównie na systemach radarowych oraz na
ultradźwiękach [8] [9] [10]. Systemy te, w zależności od zastosowanej długości fali, charakteryzują
się różnym skutecznym dystansem działania oraz różną odpornością na czynniki zewnętrzne, takie
jak pogoda (rys. 1). Czujniki te mierzą wzajemną odległość między pojazdami.
Radar dalekiego
zasięgu (LRR)
1.0-150m
Podczerwień
(IR)
0.2-120m
Wideo
0-80m
Radar krótkiego
Zasięgu (SRR)
0.2-20m
Ultradźwięki Wideo
(US)
0-80m
0.2-3m
Rys. 1. Zakres oraz typ wykorzystywanych detektorów [9]
Fig. 1. Vehicle sensors effective range [9]
Rozwiązania programowo-sprzętowe…
13
Coraz bardziej popularne stają się systemy oparte na wideodetekcji [11], [12]. Szczególnie
dużym zainteresowaniem naukowców cieszą się badania w zakresie wykrywania: przeszkód,
znaków drogowych, odległości od przeszkody czy ukształtowania terenu (stereowizja).
Dobrym rozwiązaniem mogą być także układy wyposażone w czujniki laserowe. Umożliwiają
one detekcję obiektów w odległości do 200 m oraz analizę ukształtowania terenu przy umieszczeniu
czujnika w górnej części pojazdu. Wraz z informacją z czujników GPS naniesionych na mapy dróg
umożliwiają one śledzenie pojazdów i przeszkód (rys. 2).
a)
b)
c)
Rys. 2. Czujniki laserowe [13]: a) badanie ukształtowań terenu, b) badanie szczelin, c) wykorzystanie
danych z GPS oraz z czujnika laserowego
Fig. 2. Laser sensors [13]: a) terrain’s model, b) gaps’ detection, c) obstacles’ detection (with GPS support)
W przypadku słabego oświetlenia wykorzystywane są czujniki podczerwieni, między innymi
zastosowane w serii samochodów Volkswagen [14]. Umożliwiają one detekcję obiektów o
temperaturze różnej od otoczenia - włączonych silników oraz pieszych.
Do kolejnej grupy czujników możemy zaliczyć układy badające warunki atmosferyczne.
W skład takich układów wchodzą często: czujnik, przetwornik oraz moduł kondycjonowania
sygnału telemetrycznego. Najczęściej spotykane są czujniki dostarczające informację w jednej
z wielkości elektrycznych (napięcie, natężenie prądu, opór elektryczny).
Obecnie stosowane w pojazdach czujniki, sygnalizujące potencjalnie śliską nawierzchnię, to
przede wszystkim proste układy, których działanie opiera się na rejestrowaniu i przetwarzaniu
sygnału analogowego bądź cyfrowego [15], [16].
Czujniki temperatury i wilgotności znacznie szersze zastosowanie znajdują w układach
zapobiegających oblodzeniu statków powietrznych. W transporcie drogowym obowiązek
ostrzegania przed gołoledzią nie spoczywa wyłącznie na czujnikach znajdujących się w pojazdach;
z roku na rok przybywa chociażby wiele Automatycznych Stacji Ostrzegania przed Gołoledzią
stworzonych wspólnie przez Przedsiębiorstwo Produkcyjno-Usługowe „TRAX elektronik” oraz
Instytut Badawczy Dróg i Mostów w Warszawie [17]. W skład systemu wchodzą stacje drogowe
oraz stacje centralne (170 w 2010 roku).
2. MODEL DETEKCJI GOŁOLEDZI
Sfera badań warunków pogodowych oraz funkcja ostrzegania użytkowników są realizowane
obecnie przez zewnętrzne stacje pomiarowe. Niestety ich liczba wciąż jest niewystarczająca
i wymaga wspomagania systemami wbudowanymi pojazdu do wykrywania warunków drogowych,
jakimi są gołoledź czy możliwość występowania błota poślizgowego. Aktualnie brak jest prostych
i tanich rozwiązań, mogących zapobiegać takim zagrożeniom. Powołując się na badania [17],
można przyjąć, iż do powstania gołoledzi lub innych niebezpiecznych warunków (jak błoto
poślizgowe) konieczne jest równoczesne wystąpienie następujących czynników:
 temperatura powietrza z przedziału od -6ºC do +1ºC,
 względna wilgotność powietrza większa od 85%,
 zmiana temperatury podłoża z dodatniej na ujemną.
M. Bernaś, M. Dąbkowski
14
Ważnymi parametrami mogącymi świadczyć o zmianie stanu nawierzchni, są wahania tych
odczytów, zdefiniowane jako średnia odchyleń następujących po sobie pomiarów.
Zaproponowany schemat funkcjonalny urządzenia do detekcji gołoledzi oraz zmiennych
warunków pogodowych przedstawia schemat na rys. 3.
Sensor temperatury
Historia pomiarów z
ostatnich 6 godzin
Przetwornik A/C
Sensor wilgotności
pętla detekcji
System ostrzegania
kierowcy
Analiza danych pod kątem
zagrożenia
Rys. 3. Schemat działania systemu ostrzegania
Fig. 3. Proposed model of warning system
Zaproponowany model wyznaczania zagrożenia pogodowego zdefiniowano jako trójkę:
S=<F, P, S>
gdzie:
 F={f1, f2, f3} – zbiór trzech funkcji ostrzegających o wystąpieniu zagrożenia,
 P – parametry temperatury oraz wilgotności dla badanych warunków pogodowych,
 S – wartości graniczne temperatury oraz wilgotności zdefiniowane w modelu.
P jest to zbiór parametrów określających stan pogodowy:
 tb – określa aktualną wartość temperatury,
 wb – określa aktualny poziom wilgotności,
 ts – jest to średnia arytmetyczna wartości temperatury w ciągu ostatnich 6 h,
 ws – jest to średnia arytmetyczna poziomu wilgotności w ciągu ostatnich 6 h,
 dts – jest to średnia wahań temperatury w ciągu ostatnich 6 h,
 dws – jest to średnia arytmetyczna poziomu wilgotności w ciągu ostatnich 6 h.
Zbiór S zawiera wartości graniczne modelu zdefiniowane w postaci domkniętych przedziałów
liczbowych:
 tostrz – jest progiem ostrzegawczym ustawionym na temperaturę 2ºC,
 tzamarz – jest temperaturą zamarzania wody (0ºC),
 w80% – określa poziom wilgotności na poziomie 80%,
 w90% – określa poziom wilgotności na poziomie 90%.
Zdefiniowane funkcje zwracają wartości: 0 dla braku zagrożenia, 1 w przypadku pogorszenia
warunków oraz 2 dla stanu zagrożenia. Pierwsza funkcja informuje o zagrożeniu chwilowym
i opiera się na pomiarach bieżącej temperatury oraz wilgotności:
1 ∶ 𝑡𝑏 < sup 𝑡𝑜𝑠𝑡𝑟𝑧 ∧ 𝑤𝑏 > inf 𝑤80%
𝑓1 = {2 ∶ 𝑡𝑏 < sup 𝑡𝑧𝑎𝑚 ∨ (𝑡𝑏 < sup 𝑡𝑜𝑠𝑡𝑟𝑧 ∧ 𝑤𝑏 > inf 𝑤90% )
(1)
0 ∶ domyślny
Funkcja druga zwraca następujące wartości:
1 ∶ 𝑡𝑠 < sup 𝑡𝑜𝑠𝑡𝑟𝑧 ∧ 𝑤𝑠 > inf 𝑤80%
𝑓2 = {2 ∶ (t s < sup 𝑡𝑧𝑎𝑚 ∧ ws > inf 𝑤80% ) ∨ (𝑡𝑠 < sup 𝑡𝑜𝑠𝑡𝑟𝑧 ∧ 𝑤𝑠 > inf 𝑤90% )
(2)
0 ∶ domyślny
Rozwiązania programowo-sprzętowe…
15
Funkcja trzecia opisuje zmienne warunki pogodowe przez porównanie bieżących wartości
parametrów do warunków panujących w ciągu ostatnich 6 godzin. Dodatkowo, wykrywane są
oscylacje temperatury wokół zera:
𝑡𝑧𝑎𝑚_𝑚𝑒𝑑 =
sup 𝑡𝑧𝑎𝑚 + inf 𝑡𝑧𝑎𝑚
(3)
2
1 ∶ |𝑡𝑠 − 𝑡𝑧𝑎𝑚_med | − 𝑑𝑡𝑠 < 0
1: (t s < sup 𝑡𝑧𝑎𝑚 ∧ t b > inf 𝑡𝑧𝑎𝑚 ) ∨ (𝑡𝑏 < sup 𝑡𝑧𝑎𝑚 ∧ 𝑡𝑠 > inf 𝑡𝑧𝑎𝑚 )
𝑓3 =
2 ∶ |𝑡𝑠 − 𝑡𝑧𝑎𝑚_𝑚𝑒𝑑 | − 𝑑𝑡𝑠 < 0 ∧ ws > inf 𝑤90%
2: ((𝑡𝑠 < sup 𝑡𝑧𝑎𝑚 ∧ 𝑡𝑏 > inf 𝑡𝑧𝑎𝑚 ) ∨ (𝑡𝑏 < sup 𝑡𝑧𝑎𝑚 ∧ 𝑡𝑠 > inf 𝑡𝑧𝑎𝑚 )) ∧ ws > inf 𝑤80%
{
0 ∶ domyślny
Przy wyznaczaniu wartości zbioru S uwzględniany jest współczynnik niepewności pomiaru
czujników. Wartości funkcji f2 nie sprawdzają się przy dalekich podróżach, ponieważ bazują
wyłącznie na średnich wynikach temperatury oraz wilgotności, które na obszarze kilkuset
kilometrów różnią się diametralnie.
2.1. Implementacja modelu
Głównym elementem układu jest mikrokontroler wyznaczający wartości zbioru funkcji F oraz
wyświetlający informacje o zagrożeniu. Do wykonania prototypu modelu – spośród opisywanych w
[1], [3] i [5] technologii wystarczająca okazała się specyfikacja mikrokontrolerów 8-bitowych. Do
budowy prototypu zastosowano układ serii Atmega. Mikrokontrolery tej klasy zawierają
wbudowany 10-bitowy przetwornik A/C, który umożliwia zbieranie danych z czujników
analogowych.
Wybór czujników temperatury oraz wilgotności został podyktowany wcześniejszym wyborem
przetwornika A/C. Wybrane czujniki H25K5 oraz LM335 są przystosowane do pracy z
zastosowanym przetwornikiem. Dodatkowo, czujnik LM335 ma liniową charakterystykę
napięciową, ułatwiającą jego kalibrację. W celu uzyskania dokładniejszych pomiarów układ można
rozszerzyć o wzmacniacze lub o dedykowane przetworniki, jednak – ze względu na błędy
pomiarowe na poziomie 10% – zostały one pominięte.
Błędy pomiarowe obniżono przez stabilizację napięcia porównania. Zastosowano dodatkowe
układy wspomagające:
 Stabilizator napięcia – układ elektroniczny, którego zadaniem jest utrzymywanie na
wyjściu stałego napięcia L7805CV, dostosowujący napięcie do standardu TTL.
 Rezonator kwarcowy 32168 Hz – który w połączeniu z licznikiem Atmega8 wyznacza
przerwanie co jedną sekundę.
 Diody LED jako wskaźnik ostrzegania kierowcy.
Zaproponowany układ przedstawiono na rys. 4. Elementami ostrzegawczymi są 3 diody
wyświetlające wartości funkcji ostrzegawczych. Wartości temperatury wyprowadzone zostały
w prototypie układu w postaci 8-bitowej informacji (indykowane diodami LED). Układ,
na potrzeby badań, został zaprojektowany w dwóch wersjach: urządzenie modelowe (rys. 4) oraz
urządzenie wyposażone w łącze RS232, umożliwiające pozyskanie danych pomiarowych do
dalszych badań oraz wyskalowania czujników.
W celu wyznaczenia wartości średnich oraz odchyleń zaimplementowano tablicę zawierającą
historię pomiarów temperatury oraz wilgotności. Ze względu na niewielką ilość dostępnej pamięci
mikrokontrolerów 8-bitowych dane umieszczone są w tablicy w następującej postaci:
Temp/wilg
Odchylenie
wyniku
Bierz.
1B
1B
1sek
1B
1B
2sek
1B
1B
…
1B
1B
1min
1B
1B
2min
1B
1B
…
1B
1B
1godz.
1B
1B
2godz.
1B
1B
…
1B
1B
6godz.
1B
1B
16
M. Bernaś, M. Dąbkowski
W historii pomijane są bity najmłodszy oraz najstarszy komparatora. Bit najmłodszy został
pominięty ze względu na przenoszenie zakłóceń pomiarów do układu, natomiast najstarszy ze
względu na zakres badanych temperatur/wilgotności.
Rys. 4. Implementacja sprzętowa urządzenia
Fig. 4. Hardware scheme of the prototype
Zajętość zdefiniowanej struktury dla temperatury i wilgotności to 500 bajtów. Pozostała pamięć
jest zarezerwowana dla: procedury odmierzania czasu oraz wartości sterujących programu.
Uzyskanie w równych, 1-sekundowych interwałach pomiary umożliwia zadeklarowany zegar
6-godzinny oparty na kwarcu 32168 Hz wraz z licznikiem oraz systemem przerwań. Kod realizacji
zegara układu został przedstawiony poniżej:
TCNT0 = T0_INIT; // ponowna inicjacja licznika
czas.second++;
if (czas.second==60)
// odliczenie pełnej minuty
{
czas.second=0;
// wyzerowanie licznika sekund
wyznacz_wartosc_minuty(czas.minute);
//wyznaczenie wartości średniej dla bieżącej minuty
if (++czas.minute==60)
// odliczenie pełnej godziny
{
czas.minute=0;
// wyzerowanie licznika minut
wyznacz_wartosc_godziny();
//wyznaczenie wartości średniej dla bieżącej godziny
if (++czas.hour==6 czas.hour=0;
// wyzerowanie licznika godziny
}
}
Dla każdej sekundy odchylenie wyniku jest obliczane jako wartość bezwzględna z różnicy
wartości bieżącej i poprzedniej. Dla każdej kolejnej minuty lub godziny (zmiana wartości)
wykonywane jest uśrednienie wyników (sekund w aktualnej minucie oraz minut w aktualnej
godzinie) wg algorytmu:
odchylenie_sr=0;
wartosc_sr=tab[0];
for (i=1;i<60;i++){
odchylenie_sr+=abs(tab[i]-tab[i-1]);
wartosc_sr +=tab[i];
}
wartosc_sr = wartosc_sr /60;
odchylenie_sr=odchylenie_sr/59;
Rozwiązania programowo-sprzętowe…
17
Dzięki zastosowanemu mechanizmowi odmierzania czasu wartości w tablicy nie są
przesuwane. Zaimplementowany zegar pełni w algorytmie funkcję wskaźnika na aktualną sekundę,
minutę oraz godzinę. Parametry ts, ws, dts, oraz dws zostały wyznaczone z historii dla wartości
godzin od 1 do 6 jako średnia arytmetyczna pomiarów oraz ich odchyleń.
2.2. Kalibracja układu
W przypadku liniowej zależności czujnika temperatury (LM335) prawdziwy jest wzór [18]:
𝑡=
𝑛𝑎𝑝𝑖ę𝑐𝑖𝑒 𝑜𝑑𝑛𝑖𝑒𝑠𝑖𝑒𝑛𝑖𝑎∙𝑑𝑜𝑘𝑙𝑎𝑑𝑛𝑜ść 𝑐𝑧𝑢𝑗𝑛𝑖𝑘𝑎∙𝑤𝑎𝑟𝑡𝑜ść 𝑏𝑖𝑡𝑜𝑤𝑎 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑎𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟𝑎 𝐴/𝐶
𝑧𝑎𝑘𝑟𝑒𝑠 𝑤𝑎𝑟𝑡𝑜ś𝑐𝑖 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑎𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟𝑎 𝐴/𝐶
(4)
Napięcie odniesienia jest zdefiniowane jako napięcie TTL (5V). Rozdzielczość czujników
wynosi 10 mV. Ich kalibracja została zrealizowana przez porównanie wyznaczonych teoretycznie
wartości (wzór 1 oraz dane katalogowe [17]) z wynikami eksperymentu, w którym wykorzystano
prototyp układu oraz czujniki wzorcowe o dokładnościach 0,1 ºC dla temperatury oraz 1% dla
wilgotności. Próba obejmowała 30 pomiarów dla każdej zdefiniowanej wartości granicznej.
Na podstawie maksymalnych odchyleń wyników próby oszacowano niepewność pomiarów
zrealizowanych za pomocą prototypu. Niepewności wyniosły 0,5 ºC dla pomiaru temperatury oraz
5% dla pomiaru wilgotności. Końce przedziałów liczbowych dla poszczególnych elementów zbioru
S zostały wyznaczone odpowiednio jako minimum oraz maksimum ze zbioru wartości
zarejestrowanych na wyjściu przetwornika A/C. Określone w ten sposób wartości graniczne dla
czujnika temperatury wynoszą tostrz=[27,29] oraz tzamarz=[30,34], natomiast dla czujnika wilgotności
– w80%=[142,146] oraz w90%=[138,142].
2.3. Opis działania prototypu
Prototyp został wykonany na płytce stykowej (rys. 5). Przed rozpoczęciem pracy układu należy
odpowiednio rozmieścić oba czujniki.
Czujnik temperatury został umieszczony na wysokości ok. 20-30 cm nad drogą, z dala od
ewentualnych źródeł ciepła, natomiast czujnik wilgotności w miejscu, gdzie nie będzie narażony na
bezpośrednie działanie opadów atmosferycznych (w przeciwnym przypadku stałby się czujnikiem
opadów). Montaż wewnątrz zderzaka tylnego najczęściej spełnia kryteria dla obu sensorów.
Urządzenie może być wpięte do sieci elektrycznej samochodu o napięciu znamionowym
z przedziału 9-14 V.
Rys. 5. Urządzenie prototypowe po montażu
Fig. 5. Hardware implementation of the prototype device
18
M. Bernaś, M. Dąbkowski
Domyślnie, na ośmiu diodach wyświetlany jest uśredniony, 8-bitowy wynik pomiaru
temperatury. Przytrzymanie przycisku S2 powoduje wyświetlanie wyniku pomiaru wilgotności.
W przypadku zmiany strefy klimatycznej historie odczytów można wyzerować, wykorzystując
przycisk reset (S1).
Jeżeli wyniki pomiarów zbliżają się do wartości granicznych, przy których istnieje
prawdopodobieństwo niekorzystnych warunków pogodowych, to zapali się stosowna dioda
ostrzegawcza. System ostrzegania działa dwustopniowo – jeżeli warunki pogodowe zmienią się na
niekorzystne, diody zaczynają świecić impulsowo; po osiągnięciu bądź przekroczeniu wartości
granicznych, przy których może wystąpić gołoledź, świecenie impulsowe jest zastępowane przez
światło ciągłe.
Podczas 20-godzinnych testów układ wykazał się stabilną pracą, pomimo minusowych
temperatur. Jednakże w implementacji dodatkowe zabezpieczenie w postaci mechanizmu
watchdog [5] mogłoby zabezpieczyć układ przed ewentualnym wyłączeniem czy chwilowym
spadkiem napięcia. Podczas testów przyjęte parametry pozwoliły na generowanie ostrzeżeń zgodnie
ze zdefiniowanym modelem. Model ten umożliwił generowanie informacji zgodnych z obecnie
stosowanymi czujnikami temperatury. Dodatkowo, w trakcie testów laboratoryjnych ostrzeżenia
generowane przez model uwzględniały zmienne warunki pogodowe wokół temperatury zamarzania
wody oraz zmiany temperatury z ujemnej na dodatnią. Natomiast układ nie uwzględniał sytuacji
wystąpień krótkotrwałych opadów. Rozpoznawanie tego typu przypadków będzie możliwe, gdy
czujnik wilgotności zostanie wykorzystany jako czujnik opadów lub informacja o opadach zostanie
przekazana do układu przez magistrale pojazdu z zainstalowanego w nim czujnika.
3. PODSUMOWANIE
Artykuł ma na celu przedstawienie aktualnych rozwiązań sprzętowych (pasywnych oraz
aktywnych), zwiększających bezpieczeństwo w pojazdach. Na podstawie przeprowadzonej analizy
zaproponowany został układ wykrywania zmiennych warunków pogodowych. Układ przeszedł
pierwsze testy laboratoryjne oraz wstępne testy drogowe. Pierwsze badania laboratoryjne pokazują,
że układ zwraca użytkownikowi informację obejmującą nie tylko bieżący pomiar wilgotności oraz
temperatury, ale także wahania ich wartości.
Obecnie największą wadą proponowanego rozwiązania jest przyjęcie stałych wartości
granicznych S przy określaniu wartości funkcji F, opisujących zagrożenie spowodowane złymi
warunkami pogodowymi. Wada ta może zostać wyeliminowana przez zastosowanie logiki
rozmytej, przystosowanej do pracy z mikrokontrolerami 8-bitowymi.
Największymi zaletami tego rozwiązania są niski koszt implementacji oraz zastosowanie
stopniowania zagrożenia w przypadku temperatury granicznej oraz warunków krytycznych
zarówno dla temperatury, jak i wilgotności.
Kolejne artykuły będą dotyczyć: włączenia układu w sieć czujników pojazdu, umożliwiając
dostęp do informacji, takich jak: szybkość pojazdu oraz informacji z systemów ASR i ESR. Dane te
pozwolą na dokładniejsze wnioskowanie o poziomie zagrożenia.
Kolejnymi kierunkami rozwoju wydają się także: znaki, tablice o zmiennej treści lub stacje
pogodowe, które mogą uzupełniać informacje pogodowe o danym terenie. Niestety, na dzień
dzisiejszy nie został zdefiniowany standard wymiany takich informacji. Jednak pretendentami
wydają się adaptacja standardu C2X [21] lub pozyskiwanie danych z sieci Internet na podstawie
wskazań GPS.
Rozwiązania programowo-sprzętowe…
19
Bibliografia
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
Martin D., Owen R.: A RISC architecture with uncompromised digital signal processing and
microcontroller operation. IEEE Intl. Conf. Acoustic Speech and Signal Processing
(ICASSP98), Seattle 1996, p. 3097-3100.
Lapsley P., Bier J., Shoham A., Lee E.A.: DSP processor Fundamentals: Architectures and
Features. IEEE Press, Los Angeles 1996, p. 101-117.
Garreau O., Owen R.: Merged architecture approach embeds digital signal processing and
improves real-time performance of microcontrollers. Proc. Paper #407 Embedded Systems
Conf, Crolles 1998, p. 419-435.
Walsh D.: Piccolo - The ARM architecture for signal processing: An innovative architecture for
unified DSP and microcontroller processing. Proc. Intl. Conf. Signal Process. Applications and
Technology (ICSPA96),California 1996, p. 658-663.
Dokumentacja techniczna ATmega8,
http://www.atmel.com/dyn/resources/prod_documents/doc2486.pdf.
Seria procesorów ARM xilinx,
http://www.xilinx.com/support/documentation/white_papers/wp369_Extensible_Processing_Pl
atform_Overview.pdf.
Xilinx data katalogowa układu Spartan3a,
http://www.xilinx.com/support/documentation/data_sheets/ds529.pdf.
Götz K.: Low-Cost, Long-Range, Radar for Future Driver Assistance Systems.
AutoTechnology, No. 4/2003.
Rohling H., Meinecke M.: Waveform Design Principles for Automotive Radar Systems.
Automobile-Human Technology, Hamgurg 2004, p. 112-127.
Dokumentacja techniczna, Texas Instruments: Datasheet TMS470R1VF76B for 16/32-BIT
Risc Flash Microcontroller. Redmond 2004.
Bertozzi M., Broggi A., Cellario M., Fascioli A., Lombardi P., Porta M.: Artificial vision in
road vehicles. In Proceedings of the IEEE, Vol. 90, Parma 2002, p. 1258–1271.
Brox T., Bruhn A., Papenberg N., Weickert J.: High accuracy optical flow estimation based on
a theory for warping. Proc. 8th European Conference on Computer Vision, Vol. 3024 of LNCS,
Springer, May 2004, p. 25–36.
Batavia, P., Singh, S.: Obstacle detection in smooth high curvature terrain. Proceedings of the
IEEE International Conference on Robotics and Automation, Batavia 2002, p. 3062-3067.
Kirchner A.: Volkswagen Group Research Keynote. AMAA, Wolfsburg 2007.
Zakrzewski J.: Czujniki i przetworniki pomiarowe. Podręcznik problemowy. Wydawnictwo
Politechniki Śląskiej, Gliwice 2004.
Strona projektu na rzecz zapewnienia jakości transportu ZEUS,
http://www.e-zeus.eu/index.php/pl/zeus-projekt.html.
Branżowy Zakład Doświadczalny Budownictwa Drogowego i Mostowego Sp. z o.o.: Ogólne
specyfikacje techniczne D – zwalczanie śliskości na drodze, Warszawa 2001.
Sobierajska G., Neuman Z.: Czujniki w pojazdach samochodowych. Informator techniczny
Bosch, 2009.
Schmidgall R., Zimmermann W.: Magistrale danych w pojazdach. Protokoły i standardy. WKŁ
Warszawa 2008, s. 30-87.
Fellmeth P.: CAN-based tractor – agricultural implement communication ISO 11783. CAN
Newsletter, Iowa 2003, p. 6-9.
Car-to-Car Communication Consortium: C2C-CC Manifesto, Version 1.1. August 2007,
http://www.car-to-car.org.
Recenzent: Dr hab. Piotr Porwik, prof. nzw. Uniwersytetu Śląskiego